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只取相關的數并行執… …?2019TigerGraphInc.All第二部?2019TigerGraphInc.AllRights圖特征提取和可解釋性特征1：面特征2：房間特征3：衛生間結果：價訓練數據80平21200訓練數據120平32300預測數100平22?任訓 全新機數 學習方

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特征，使得模型可解釋性增?2019TigerGraphInc.All圖特征助力運營 ?2019TigerGraphInc.All?2019TigerGraphInc.All圖卷積網絡（GraphConvolutional節點分類分節點的，如何給所有節點打出高質量的？?2019TigerGraphInc.All第三部?2019TigerGraphInc.AllRights中心點檢測/排序–找 比較大的?2019TigerGraphInc.All?2019TigerGraphInc.All算無向有向GSQL代碼行ConnectedStronglyConnectedYes,withreverseedgesLabelLouvainTriangle /graph-algorithm-?2019TigerGraphInc.All第四部?2019TigerGraphInc.AllRights?2019TigerGraphInc.All?2019TigerGraphInc.AllTheta1:401x25條 Theta2:26x10條輸入層401個頂20×20像素+1偏

隱藏層26個頂25個從輸入層來的頂點+1偏

輸出層10個頂表示0到?2019TigerGraphInc.All5000條數據拆分為兩部分，測試4000條數據，驗證集1000條數cost神經網絡按固定的學習率進行cost 每一次迭代消耗0.77秒，225次迭代超過3分

Accuracyreachesafter225numberof?2019TigerGraphInc.AllRights總44?2019TigerGraphInc.AllRights軟件、硬件要求 /admin/admin-guide/hw-and-sw-開發者版本 安裝指南 /admin/admin-guide/installation-and-configuration/installation-and-安裝指南 /docker-技 ： ?2019TigerGraphInc.All大數據分析 實踐專如何構建“正確”的云平 系云軸 架構師。負責ZStack私有云的網絡 領域多個產品特的研發在ArchSummit、PyCon等大會中做過技 OpenStack、MidoNet、Buildbot多個開源項目做過貢獻。在Linux網絡、 做正確有多混沌工程 和 談ZStackZStack是一個極致產品化、高性能、智能的私有云平在做云平臺的前幾年 借助開 ：OCFS2、XFS、 ZStack2015~2018CephCommunity+OCFS2+LocalStorage+2018SharedBlock管SAN2019Mini完整發揮物理性極低延快速部SAN家、品牌無要Mini近乎完整物理性低成快速部高穩定 做正確有多PostgreSQLvsPG使用writeback的機制，這樣系統可能 默默writeback時出此時IOlayer/XFS對臟頁做AS_EIO記，調用fsync返回但fsync()實際上存在一個未文檔化的、clear-error-and-continue的機也就是你下一次再調用fsync()時如果沒有新的標記的臟頁，可能就返回成功了AllFileSystemsAreNotCreated上層開發者往往認 一致性是最基礎的保實際 一致難度也是很高從文件系統到數據庫，已經被大家找出無數與互聯網廠商解決的問題不同，但難度一樣不小不同廠商 設不同廠商的多路徑配不同的服務器硬客戶升級條件不有的客戶希望部署完再也不要升級聯網條件不一些客戶機房 都不允許運維水平不客戶說：我覺得平臺API、Agent下命令、DM設備操作、分布式鎖、多路徑、SCSI、控制平面和數據平面同樣重甚至控制面具有更可怕的破壞TLA+2002年Specifying2015年HowAmazonWebServicesUsesFormalMethods2018TLAMongoDB,Elasticsearch應StateSpace無法轉換成代碼，因此在翻譯時可能出Spec的正確性如何驗外部依賴的正確但涉及算法正確性的證明，形式化證明依然是不可替代 /UBC-混沌工程 和 談單機應用向集群應基于系統編程向基于服務編對于基礎設施軟件可以借鑒嗎長時間運行，隨機動反復迭代測數以萬次的調用傳統方法傳統方法的缺點